王建濤,顧立志,杜偉文,黃燕華,瞿少魁
(華僑大學 機電與自動化學院,福建 廈門361021)
機械加工過程是一個不斷變化的極其復(fù)雜的過程,對零件加工精度有影響的因素很多,且各種影響因素與產(chǎn)品精度之間對應(yīng)關(guān)系復(fù)雜,往往是非確定的、模糊的.機械加工誤差直接影響零件的質(zhì)量和使用性能,機械加工誤差來源于加工系統(tǒng)各誤差源.對誤差源的恰當診斷,進而控制加工誤差具有重要意義.由于誤差源的多樣性和隨機性,對其診斷難度很大[1].機械加工誤差源的診斷方法主要有如下4種:1)基于啟發(fā)式的診斷方法;2)基于進化計算的診斷方法[2-3];3)基于專家系統(tǒng)的診斷方法[4-5];4)基于模型的診斷方法[6].模糊數(shù)學是研究和處理帶有“模糊”性質(zhì)的事物的一種理論和方法.它在工件誤差與其誤差源判別過程中,對于模糊信息和經(jīng)驗知識的數(shù)值化描述方面比其他方法具有很大的優(yōu)勢[7-8].本研究提出基于模糊數(shù)學原理,采用歐幾里得貼近度判別和確定加工誤差源的方法,以揭示影響零件加工誤差的主要誤差源及其存在規(guī)律,進而找出減小加工誤差、提升產(chǎn)品加工精度的途徑.
1)模糊集合 .設(shè)U是論域,稱映射μ∶U→[0,1],u|→μA(u)確定了U上的一個模糊子集,記為A,μA稱為隸屬函數(shù),μA(u)在u=u0的函數(shù)值稱作u0對A的隸屬度[9].μA(u)的大小能夠反映u對模糊子集A的從屬程度,μA(u)的值愈接近1,表示u從屬A的程度愈高,μA(u)的值愈接近0,表示u從屬A的程度愈低.
2)模糊矩陣[10].設(shè)U={u1,u2,…,un},V={v1,v2,…,vm},R為U到V的一個模糊關(guān)系,即R∈F(U×V).則R可用一個m×n階矩陣來表示,即R=(ri,j)m×n,其中ri,j=R(ui,uj),i=1,2,…,m;j=1,2,…,n.由于R(ui,uj)∈[0,1],故稱R=(ri,j)m×n為模糊矩陣.
3)模糊集合間的貼近度[11].考慮F(U)上的二元函數(shù)σ∶F(U)×F(U)→[0,1],(A,B)→σ(A,B).若滿足下列3條公理:1)σ(A,A)=1,σ(U,)=0;2)σ(A,B)=σ(B,A);3)A?B?C?σ(A,B)∧σ(B,C).則稱σ為F(U)上的貼近度函數(shù),σ(A,B)為A與B的貼近度.
在機械加工誤差源的診斷中,工人對已加工工件的質(zhì)量特征進行初步判斷,對可能引起加工誤差的誤差源用模糊語言描述 .例如:該零件的圓度誤差“非常大”、“一般大”、“比較小”,加工過程中工件受力變形“非常小”、“比較大”等.這些語言就構(gòu)成了語言集合.
4)語言隸屬度 .設(shè)論域U上的語言模糊子集A,可用如下一個映射μA(x)定義,即μA(x)∶U→L,x→μA(x)=語言隸屬度,其中L為模糊語言值集合,μA(x)為A的隸屬函數(shù),表示模糊語言元素x隸屬于A的程度.
5)閾值原則 .設(shè)論域U={u1,u2,…,un}上有m個模糊子集A1,A2,…,Am,即m個模型.對于任一u0∈U,取定水平λ∈[0,1],若存在i1,i2,…,ik,使得Ai,j(u0)≥λ,(j=1,2,…,k),則判定為u0相對地隸屬于Ai1∩Ai2∩…∩Aik.
對于語言模糊子集相互交叉(即邊界模糊,有交叉現(xiàn)象),其對應(yīng)的隸屬函數(shù)目前只能基于領(lǐng)域?qū)<覍W者的經(jīng)驗知識進行估算,無法用精確的數(shù)值模型計算的方法獲取.經(jīng)過反復(fù)仿真分析表明,使用7個定性詞匯(即7個語言值如“很大”、“比較大”等)來描述模糊語言元素的隸屬度,就可以滿足使用要求.因此,可以定義該類情況的隸屬函數(shù),即μA(x)={很大,相當大,比較大,中等,比較小,相當小,很?。?
為滿足模糊邏輯運算和模糊診斷的需要,用[0,1]上數(shù)值表示語言隸屬度,即μA(x)={1,5/6,4/6,3/6,2/6,1/6,0}.通過這種方式及其表達,即可實現(xiàn)加工誤差和加工誤差源模糊信息的數(shù)值化.
機械加工誤差源分類,如圖1所示.分析機械加工工藝系統(tǒng),對加工過程中存在的誤差源進行分類.誤差源的恰當分類有利于獲取加工誤差與誤差源之間的映射關(guān)系[12],便于利用模糊數(shù)學的方法描述加工過程中的現(xiàn)象和事實信息.
圖1 誤差源的分類Fig.1 Classification of error sources
1)不同誤差源對加工誤差的影響程度不同,即權(quán)重大小不同.由于加工誤差具有誤差敏感方向,在眾多誤差源中,只有某個別誤差源作用在加工誤差的敏感方向上,則其對加工誤差的影響程度較大,即權(quán)重大;其他誤差源作用在與加工誤差敏感方向成一定角度的方向上,角度越大,對加工誤差的影響程度越小,即權(quán)重小[13-14].
2)不同誤差源對同一個加工誤差的影響方向不同,即有使加工誤差變大的,有使其變小的.
3)同一誤差源對不同加工誤差的影響大小不同.
4)在機械加工工藝系統(tǒng)中,工件加工誤差不但與各誤差源的原始誤差大小有關(guān),而且還與原始誤差的傳遞途徑有關(guān)[15].例如,機床主軸的回轉(zhuǎn)誤差對加工工件的直徑及圓柱度有較大的影響,而主軸的軸向竄動對工件直徑和圓柱度沒有影響.
5)工藝系統(tǒng)的誤差源與工件加工誤差是多對多的對應(yīng)關(guān)系.工件的某一項加工誤差是由多個誤差源綜合作用引起的,而一個誤差源也能夠引起多項加工誤差.如:機床主軸的回轉(zhuǎn)誤差一般可以導(dǎo)致被工件的圓柱度誤差、圓度誤差、表面粗糙度等;一根軸的圓柱度誤差可能是由于刀具磨損、機床主軸回轉(zhuǎn)誤差、夾具變形誤差等原因引起的.
6)工件的最終加工質(zhì)量是由各誤差源共同作用的結(jié)果.
在機械加工過程中,工件一般需要經(jīng)過粗加工、半精加工、精加工等階段.工件的加工誤差是機械加工工藝系統(tǒng)中各環(huán)節(jié)誤差源的原始誤差通過一定的誤差傳播途徑,在工件上累積疊加耦合形成的[16].
設(shè)工件在某道加工工序中存在m個加工誤差,表示為Δδ=(Δδ1,Δδ2,Δδ3,…,Δδm),且在該工序中存在n個加工誤差源,表示為E=(e1,e2,e3,…,en).從幾何誤差的角度分析,每個誤差源最多可能產(chǎn)生6個方向的原始誤差,3個位置誤差和3個角度誤差.在笛卡爾坐標系下,設(shè)第j個誤差源產(chǎn)生的原始誤差表示為 Δξj=(Δλj,x,Δλj,y,Δλj,z,Δθj,x,Δθj,y,Δθj,z)T.
設(shè)Δδi,j表示第j個誤差源對第i個加工誤差產(chǎn)生的誤差分量,Ai,j為相應(yīng)的誤差傳播系數(shù),則有Am×n中各值可借助于齊次變換矩陣求出.
由以上分析可知:工件的加工誤差主要取決于工藝系統(tǒng)中各誤差源原始誤差Δξj、各原始誤差與工件加工誤差間的傳播系數(shù)Ai,j和誤差源對各加工誤差的影響程度即權(quán)重系數(shù)ki,j.因此,加工誤差信息包含3個方面,即工藝系統(tǒng)各原始誤差的大小、原始誤差不同的傳播途徑[17-19]和加工誤差源對各加工誤差的權(quán)重系數(shù).式(2)不僅表達了機械加工誤差,亦表達了機械加工誤差與誤差源之間的關(guān)系.
在知識庫中,采用模糊量化的方式來表達不確定性知識.加工誤差源診斷中的不確定性知識,采用“從定性到定量”的模糊量化方法將其數(shù)值化,即采用模糊數(shù)學的方法將定性知識合理地轉(zhuǎn)化為定量知識.一個確定性概念可以用一個普通集合來表示,且一個普通集合可用一個特征函數(shù)來刻畫.與此類似,一個模糊概念可用一個模糊子集來表示,且模糊子集也可用相應(yīng)的隸屬函數(shù)來刻畫.因此,對于定性知識,只要合理確定它的隸屬函數(shù),就可以將其合理地量化.
車削加工軸類零件的加工誤差源診斷知識庫,其知識組織形式按加工精度內(nèi)容分為3大類:1)被加工零件產(chǎn)生形狀誤差的診斷知識(圓柱度、圓度等);2)被加工零件產(chǎn)生位置誤差的診斷知識(同軸度、垂直度、圓跳動等);3)被加工零件產(chǎn)生尺寸誤差的診斷知識.
每大類知識按照被加工零件材料(低、中、高碳鋼和不銹鋼)分為4個中類;每中類知識按照被加工零件的幾何狀態(tài)(剛性軸、細長軸、小軸)分為3個小類;每個小類對應(yīng)的內(nèi)容一是各可能誤差源與工藝系統(tǒng)中零件加工誤差間的關(guān)系確定度模糊向量,二是各可能誤差源與工藝系統(tǒng)中零件加工誤差間影響程度的權(quán)值模糊向量.車削加工誤差源知識庫結(jié)構(gòu),如圖2所示.
圖2 知識庫組織結(jié)構(gòu)Fig.2 Organization structure of knowledge base
論域U={主軸徑向跳動,主軸運動精度,主軸分度精度,主軸回轉(zhuǎn)精度,導(dǎo)軌平面度,導(dǎo)軌直線度,導(dǎo)軌磨損,工作臺運動精度,工作臺定位精度,工作臺分度精度,工作臺回轉(zhuǎn)精度,刀具變形,刀具磨損,刀具調(diào)整裝夾精度,工件材質(zhì),工件夾緊變形,工件熱變形,工件加工余量,工件位置,測量誤差,切削要素}.模糊子集:A1為直線度;A2為平面度;A3為圓度;A4為圓柱度;A5為齒輪廓度;A6為面輪廓度;A7為平行度;A8為垂直度;A9為傾斜度;A10為同軸度;A11對稱度;A12位置度;A13圓跳動;A14全跳動.
在進行誤差源診斷時,通過人機交互方式將已加工好的工件誤差特征信息用語言描述[20],然后將所獲得的零件加工誤差信息轉(zhuǎn)變成誤差模糊向量,即
其中:a1,a2,a3,…,an元素代表零件在加工過程中加工誤差表現(xiàn)出的程度.根據(jù)得到的誤差模糊向量,由正向推理從已建立的知識庫中得到各可能誤差源與工藝系統(tǒng)中零件加工誤差間的關(guān)系確定度模糊矩陣和影響程度的權(quán)值模糊矩陣
然后,利用模糊數(shù)學的原理方法,對誤差源進行模糊邏輯運算和模糊診斷,由綜合評判公式可得
模糊矩陣乘法采用歐幾里得貼近度的方法計算,得到模糊向量(Bi和A)的貼近度為
式(5)中:n為模糊向量A中的元素個數(shù);m為工藝系統(tǒng)中誤差源的個數(shù).
然后反向推理,由計算出的模糊貼近度的大小及給定的閾值λ,依據(jù)閾值原則確定屬于工件誤差模糊子集A1~A14中的誤差源.
實驗采用精密車床CM6150,裝夾方式為三爪卡盤及尾座頂尖,毛坯材料為直徑為Φ40mm的45鋼棒料,刀具為YT15(粗加工與半精加工)和YT30(精加工),切削液為5%的乳化液,測量儀器為圓柱度測量儀RS295C和游標卡尺.
車削加工基本工藝流程:毛坯(Φ40mm×205mm)—車削兩端面與打中心孔—粗車各段外圓,三爪卡盤及尾座頂尖裝夾—半精車,三爪卡盤及尾座頂尖裝夾—精車,三爪卡盤及尾座頂尖裝夾.加工一個剛性軸類零件,同批50件,如圖3所示.其外圓由車床加工完成后,經(jīng)測量知直徑為Φ34mm軸段的圓柱度超差,測量結(jié)果如表1所示.
圖3 零件簡圖(單位:mm)Fig.3 Parts diagram (unit:mm)
表1 圓柱度誤差測量結(jié)果Tab.1 Measurement results of cylindricity error
經(jīng)驗與分析認為,產(chǎn)生該誤差的主要原因是機床床身導(dǎo)軌誤差、工件變形.因此,在診斷時,需要首先詢問在整個加工過程中出現(xiàn)的一些情況和現(xiàn)象,如1)工件該軸段直徑是否兩端相差較大;2)加工過程中機床主軸轉(zhuǎn)動平穩(wěn)程度;3)工件加工過程中刀具表面是否有積屑瘤產(chǎn)生;4)工件表面是否凸凹不平;5)加工過程中工件是否多次裝夾;6)加工后工件表面粗糙度是否超差;7)工件彎曲形變現(xiàn)象的程度 .通過對上述問題一一回答,得到回答是{是;比較平穩(wěn);無;是;無;是;非常?。?將以上信息轉(zhuǎn)化成向量A=[1,0.83,0,0.67,1,1,0]T.
對已建立的知識庫進行搜尋,根據(jù)以上的模糊向量,可以得到對應(yīng)的確定度向量和權(quán)重向量.
1)機床主軸回轉(zhuǎn)誤差 .B1=(1,0,0,0,0.17,0,0),W1=(0.23,0.23,0,0.11,0,0.43,0);
2)床身導(dǎo)軌誤差 .B2=(0.67,0,0,0.83,0,0,0),W2=(0.37,0,0,0.63,0,0,0);
3)刀具剛度 .B3=(0.83,0.5,0,0.67,0,0,0),W3=(0.20,0.21,0,0,0,0.39,0.20);
4)工件變形 .B4=(0.67,0,0,0.33,0,0,0.5),W4=(0.15,0,0,0.45,0,0,0.40);
5)夾具裝夾誤差 .B5=(0.33,0.17,0,0,0.5,0,0),W5=(0.46,0,0,0,0.54,0,0);
6)車削參數(shù)選擇 .B6=(0,0.5,1,0,0,1,0.83),W6=(0,0.12,0.33,0,0,0.16,0.39);
7)刀具幾何角度 .B7=(0,0.17,0.67,0,0,0,0),W7=(0,0.28,0.31,0,0,0.41,0).
由此得到關(guān)系確定度模糊矩陣和權(quán)重模糊矩陣分別為
由歐幾里得貼近度公式計算模糊向量A與各可能誤差源的貼近度,可得
最后根據(jù)閾值原則,由給定的截取閾值λ=0.8和計算得出的貼進度可知r2>λ,r4>λ.運用反向推理得到引起工件圓柱度誤差的工藝系統(tǒng)各可能誤差源的權(quán)重矢量為
由所得權(quán)重矢量可知主要誤差源有兩點:1)機床導(dǎo)軌誤差,其對工件誤差影響的權(quán)重為0.297 6;2)工件變形誤差,其對工件誤差影響的權(quán)重為0.264 7.該結(jié)果與實際加工情況吻合.
[1] 龔雯.機械加工誤差源模糊智能診斷系統(tǒng)建模研究[J].機械設(shè)計與制造,2003(5):36-38.
[2] 王帥強.基于進化計算的行為模型自動精化和排序?qū)W習方法的研究[D].濟南:山東大學,2009:3-13.
[3] 任偉建,王重云,康朝海,等.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)的故障診斷技術(shù)[J].電器應(yīng)用,2013,32(15):66-71.
[4] FU Xiao-jin.Novelty analysis and diagnosis system of error sources in machining based on expert system[J].The Chinese Society of Mechanical of Engineers,2007,28(2):225-232.
[5] 卞玉濤,李志華.基于專家系統(tǒng)的故障診斷方法的研究與改進[J].電子設(shè)計工程,2013,21(16):83-87.
[6] 朱芳.復(fù)雜零件加工過程質(zhì)量控制理論與方法研究[D].武漢:武漢理工大學,2011:3-21.
[7] 龔雯.用于機械加工誤差源診斷的模糊專家系統(tǒng)設(shè)計[J].現(xiàn)代制造工程,2005(5):97-100.
[8] 吳常坤.基于SVM和模糊專家系統(tǒng)的機械加工工序質(zhì)量診斷[J].科技信息,2012(36):433-434.
[9] 謝季堅,劉承平.模糊數(shù)學方法及其應(yīng)用[M].武漢:華中科技大學出版社,2004:15-21.
[10] CHEN De-gang,KWONG S,HE Qiang.Geometrical interpretation and applications of membership functions with fuzzy rough sets[J].Fuzzy Sets and Systems,2012,193(16):122-135.
[11] 陳水利,李敬功,王向公.模糊集理論及其應(yīng)用[M].北京:科學出版社,2009:15-21.
[12] ZENG Li,JIN Nong,ZHOU Shi-yu.Multiple fault signature integration and enhancing for variation source identification in manufacturing processes[J].IIE Transactions,2008,40(10):919-930.
[13] 王秀艷.機械加工誤差及提高加工精度分析[J].中國新技術(shù)新產(chǎn)品,2012(4):111.
[14] 杜世昌,王猛,奚立峰.多工序加工系統(tǒng)產(chǎn)品尺寸誤差傳遞建模[J].機械工程學報,2011,47(16):143-149.
[15] 劉道玉,江平宇.基于誤差傳遞網(wǎng)絡(luò)的工序流波動分析[J].機械工程學報,2010,46(2):14-21.
[16] JIAO Yi-bo,DJURDJANOVIC D.Compensability of errors in product quality in multistage manufacturing processes[J].Journal of Manufacturing Systems,2011,30(4):204-213.
[17] 嚴子深.基于誤差流理論(SOV)的機械加工誤差診斷系統(tǒng)研究[D].唐山:河北理工大學,2005:32-36.
[18] 孫惠娟,殷國富,方輝,等.五軸數(shù)控機床綜合誤差建模評價方法研究[J].四川大學學報:工程科學版,2012,44(6):197-202.
[19] LOOSE J P,ZHOU Shi-yu,CEGLAREK D.Variation source identification in manufacturing processes based on relational measurements of key product characteristics[J].Manufacturing Science and Engineering-Transactions of the ASME,2008,130(3):031007(1-11)(doi.org/10.1115/1.2844591).
[20] 龔雯.基于模糊理論的機械加工誤差源智能診斷方法研究[J].組合機床與自動化加工技術(shù),2003(9):33-35.